一括ダウンロード

CLI を使用すると、コメントと予測をバッチでダウンロードできます。 これは、ライブ接続を必要としない分析ツールへのスクリプトインポートに最も役立ちます。

メモ： このセクションでは、CLI がすでに インストール および 設定されている ことを前提としています。

予測付きのコメントをダウンロードする

以下のコマンドは、指定されたソースとデータセット内にあるコメントと予測をすべてダウンロードします。データセット名とソース名の先頭には、プレフィックスとしてそのデータセットとソースが存在するプロジェクト名を付ける必要があることに注意してください。データセットに複数のソースが含まれる場合は、このコマンドをソースごとに発行して、データセット内のすべてのコメントをダウンロードする必要があります。

re get comments project/source-name --dataset project/dataset-name --predictions=true -f output.jsonl

CLI はどのモデル バージョンを使用して予測を取得しますか?

CLI は、利用可能な最新の計算済み予測をダウンロードします。 これらは、UI に表示される予測と同じです。

大事な： 特定のモデル バージョンを CLI に渡すことはできますか?

特定のモデル バージョンからの予測が必要な場合は、 ストリーム または 予測 API ルートの使用を検討してください。

データの処理

メモ： API と同様に、CLI は信頼度スコア付きの予測ラベルを返します。 信頼度スコアを正しく処理するには、『ラベル] ドキュメントの「 自動化で ラベルを使用する」と「 分析でラベルを使用する 」セクションを確認してください。

CLI は、各行が JSON 値である JSONL 形式 (改行区切り JSON とも呼ばれます) でデータを返します。 多くのツールは、すぐにJSONLファイルを処理できます。 ご不明な点がございましたら 、サポートにお問い合わせください 。

JSONL ファイルの各行の形式は次のとおりです。

{
  "comment": {...},
  "labelling": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  },
  "entities": {
    "assigned": [...]
    "predicted": [...]
  }
}

フィールド名	説明
comment	ここで説明する形式のコメント オブジェクト。
labelling.assigned	割り当てられたラベルのリスト ( こちらで説明されている形式)。
entities.assigned	割り当てられたエンティティのリスト ( こちらで説明されている形式)。
labelling.predicted	予測されるラベルのリストです ( こちらに記載されている形式)。
entities.predicted	予測されたエンティティのリスト ( こちらで説明されている形式)。

labelling フィールドまたは entities フィールドは、コメントにラベルまたはエンティティが割り当てられておらず、予測もされていない場合、完全に存在しない可能性があることに注意してください。

以下は、実際のデータセットからダウンロードした予測を含むコメントの例です。

{
  "comment": {
    "id": "1234abcd",
    "uid": "5678ef.1234abdc",
    "timestamp": "2021-02-01T00:00:00Z",
    "messages": [
      {
        "body": {
          "text": "The hot chocolate biscuit on arrival raised my expectations"
        }
      }
    ],
    "user_properties": {
      "string:Question": "What did you like about your stay",
      "number:Reviewer Score": 5.4,
      "number:Average Score": 8.4,
      "number:Reviewer Total Number Of Reviews": 1,
      "string:Hotel Name": "DoubleTree by Hilton London Victoria"
    },
    "created_at": "2021-02-01T00:00:00Z"
  },
  "labelling": {
    "predicted": [
      {
        "name": "Refreshments",
        "sentiment": 0.3598046874571062,
        "probability": 0.54764723591506481
      },
      {
        "name": "Property",
        "sentiment": 0.6684685489411859,
        "probability": 0.417815982922911644
      }
    ]
  }
}